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Ano Letivo 2020-21
Unidade Curricular ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS
Cursos ENGENHARIA INFORMÁTICA (1.º ciclo)
Unidade Orgânica Faculdade de Ciências e Tecnologia
Código da Unidade Curricular 14781051
Área Científica CIÊNCIA DE COMPUTADORES
Sigla
Línguas de Aprendizagem
Português
Modalidade de ensino
Preferencialmente ensino presencial.
Em caso de confinamento devido a COVID-19, as aulas serão leccionadas remotamente usando plataformas como Zoom e Discord.
DOCENTE TIPO DE AULA TURMAS TOTAL HORAS DE CONTACTO (*)
João Miguel de Sousa de Assis Dias PL; T T1; PL1; PL2; PL3 28T; 84PL
* Para turmas lecionadas conjuntamente, apenas é contabilizada a carga horária de uma delas.
ANO PERÍODO DE FUNCIONAMENTO* HORAS DE CONTACTO HORAS TOTAIS DE TRABALHO ECTS
2º S1 28T; 28PL 156 6
* A-Anual;S-Semestral;Q-Quadrimestral;T-Trimestral
Precedências
Sem precedências
Conhecimentos Prévios recomendados
Idealmente, os alunos terão realizado com êxito as cadeiras de programação antecedentes: Programação Imperativa e Laboratório de Programação.
Objetivos de aprendizagem (conhecimentos, aptidões e competências)
No fim desta cadeira, todos os alunos deverão ser capazes de:
Compreender as estruturas de dados fundamentais: vetores, listas, filas, pilhas, árvores, tabelas de dispersão, ?union-find?. Compreender os principais algoritmos de ordenação.
Compreender os principais algoritmos sobre grafos.
Compreender os principais algoritmos sobre cadeias de caracteres e vetores de cadeias de caracteres. Saber utilizar bibliotecas que implementam essas estruturas de dados e esses algoritmos.
Programar essas estruturas de dados, adaptando-as a necessidades supervenientes e acrescentando novas funcionalidades. Distinguir as características de complexidade dos principais algoritmos.
Compreender e saber aplicar as ideias fundamentais da programação dinâmica.
Apreciar melhor a problemática do desenvolvimento de software e a importância da qualidade do software. Programar em Java, tirando partido do mecanismos das classes.
Conteúdos programáticos
Preliminares
Programação em Java Programação com classes Modelo de programação Conceitos fundamentais
Sacos, pilhas e filas Union-Find
Análise de algoritmos Ordenação
Algoritmos elementares Mergesort, quicksort Filas com prioridade Busca
Árvores binárias de busca Árvores equilibradas Tabelas de dispersão Grafos Busca em profundidade Busca em largura Árvores de cobertura Caminho mais curto Estratégias programativas
Divisão-conquista
Algoritmos vorazes ("gananciosos") Programação dinâmica
Outros assuntos
Algoritmos sobre cadeias de caracteres
Metodologias de ensino (avaliação incluída)
Nas aulas teóricas o professor faz a exposição da matéria usando o quadro e o computador para apresentar os conteúdos e fazer demonstrações.
Nas aulas práticas, os alunos resolvem problemas de programação ou realizam trabalhos mais longos.
A avaliação usa a modalidade de avaliação por frequência . O exame assume a forma de uma prova escrita, com suporte computacional. A parte da avaliação feita ao longo do funcionamento da unidade curricular é realizada por meio de exercícios, trabalhos práticos e problemas de programação.
São admitidos ao exame os alunos apenas os alunos com nota superior ou igual a 7.5 na avaliação ao longo do funcionamento. A nota do exame tem peso 60% na nota final se for maior ou igual a 8.5 e tem peso 100% se não.
Todas as ações que fazem parte da avaliação são realizadas individualmente, ao abrigo do código de honra da cadeira.
Bibliografia principal
Algorithms, quarta edição, Robert Sedgewick e Kevin Wayne, 2011
Introduction to Algorithms, 3.ª edição, Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest, Clifford Stein, 2009. Slides usados nas aulas teóricas.
Academic Year 2020-21
Course unit ALGORITHMS AND DATA STRUCTURES
Courses INFORMATICS (COMPUTER SCIENCE) (1st Cycle)
Faculty / School FACULTY OF SCIENCES AND TECHNOLOGY
Main Scientific Area
Acronym
Language of instruction
Portuguese
Teaching/Learning modality
Preferably face to face learning.
In case of confinement due to COVID-19, lectures will take place remotely via platforms such as Zoom and Discord.
Coordinating teacher João Miguel de Sousa de Assis Dias
Teaching staff Type Classes Hours (*)
João Miguel de Sousa de Assis Dias PL; T T1; PL1; PL2; PL3 28T; 84PL
Contact hours
T TP PL TC S E OT O Total
28 0 28 0 0 0 0 0 156
T - Theoretical; TP - Theoretical and practical ; PL - Practical and laboratorial; TC - Field Work; S - Seminar; E - Training; OT - Tutorial; O - Other
Pre-requisites
no pre-requisites
Prior knowledge and skills
Ideally, students will have successfully completed the previous programming courses in the curriculum: Imperative Programming and Programming Lab.
The students intended learning outcomes (knowledge, skills and competences)
At the end of this course, students should be able to:
Understand the fundamental data structures: vectors, lists, queues, stacks, trees, graphs, union-find. Understand the main sorting algorithms.
Understand the main algorithms on graphs.
Understand the main algorithms on strings and on arrays of strings.
Know how to use libraries that implement these data structures and these algorithms. Program these data structures, adapting them to future needs and adding new functionalities. Distinguish the complexity characteristics of the main algorithms.
Understand and apply the fundamental ideas of dynamic programming.
Appreciate the software development life cycle and the importance of software quality. Program in Java, using classes.
Syllabus
Introduction
Programming in Java Programming with classes Programming model in the course Fundamental concepts
Bags, stacks and queues Union-Find Analysis of algorithms Sorting Elementary algorithms Mergesort, quicksort Priority queues Searching
Binary search trees Balanced trees Hash tables Graphs Depth-first search Breadth-first search Spanning trees Shortest paths Programming strategies
Divide and conquer Greedy Algorithms Dynamic programming Other topics
Algorithms for strings
Teaching methodologies (including evaluation)
In the lectures, the teacher presents the topics of the course, using the projector, the whiteboard, and his computer for demonstrations. In practical classes, students solve programming problems or perform longer assignments.
The evaluation uses the "frequency evaluation" modality. The exam takes the form of a written test, with computational support. The part of the evaluation made throughout the course unit is carried out through exercises, and programming problems. Students with a mark of 7.5 or higher in the evaluation during the course of the course are admitted to the exam.
The exam mark has a weight of 60% on the final grade if it is greater than or equal to 8.5 and has a weight of 100% if not. All actions that are part of the evaluation are performed individually, under the honor code of the course unit.
Main Bibliography
Algorithms, 4th ed., Robert Sedgewick e Kevin Wayne, 2011.
Introduction to Algorithms, 3rd ed., Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest, Clifford Stein, 2009. Lecture slides, provided by the course staff.
